Renal-sparing strategies in cardiac transplantation
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Renal dysfunction due to calcineurin inhibitor (CNI) toxicity is a major clinical problem in cardiac transplantation. The aim of the article is to review the efficacy and safety of various renal sparing strategies in cardiac transplantation. RECENT FINDINGS: Small studies have documented that late initiation of CNI is safe in patients treated with induction therapy at the time of transplantation. Use of mycophenolate is superior when compared with azathioprine to allow for CNI reduction. More substantial reduction in CNI levels is safe and effective with the introduction of sirolimus or everolimus. However, studies that use very early CNI discontinuation have found an increased risk of allograft rejection, and this strategy requires further study before it can be routinely recommended. CNI discontinuation late after cardiac transplantation seems more effective than CNI reduction in terms of preserving renal function. Patients with longstanding CNI treatment or proteinuria are less likely to respond favourably to a switch from a CNI-based regimen to a proliferation signal inhibitor-based regimen. SUMMARY: Each cardiac transplant recipient with renal dysfunction must be individually evaluated with respect to degree of renal dysfunction, proteinuria and rejection risk and a renal sparing strategy chosen accordingly.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».